人工智能多源异构大数据处理实践

大数据治理方案一. 大数据现状二. 大数据治理方案三. 大数据案例解析一.大数据现状711所涉及行业：政府、公安、政法、人社、审计、水务、医疗、教育、电力、保险、银行等。

没有数据因为业务系统没有对数据加以保存，或者因为行政原因不能开放，即使上了大数据平台，那也只是有了“壳”而并不能发挥大数据的作用和价值。

数据采集影响源端业务系统大多数厂商通过各种开源工具从业务系统抽取数据，侵入式的工具不但影响了源端业务系统的正常使用，而且稳定性极差，经常出现各种丢数据的情况。

人员消耗大，服务成本高，不仅没有发挥大数据的价值，而且变成一种负担。

缺乏数据治理、不准确、周期长缺乏数据治理，对数据中存在的数据缺失、数据散乱、数据不一致，元数据频繁变更，元数据类型多样的问题并没有真正的处理和解决，即使有了大数据平台其分析结果也不准确。

导致错误的决策，大数据分析失去可信度。

智能应用并不智能通过对大数据与人工智能的营销，声称可以通过机器学习和深度学习的算法等，开发各种类型的智能应用，然而这些智能应用因为数据缺失、数据不准确并不能真正的落地，最后变成一个”噱头”。

数据孤岛，信息不一致，数据难以整合由于在不同时期、应用不同技术、与不同厂商合作，建设了不同规模的业务应用系统，导致大量数据孤岛问题，系统间信息不一致且难以整合，希望通过数据治理和大数据的建设对数据加以融合，解决数据中存在的各种问题并让各系统间数据能够互联互通。

Demo≠结果，可视化≠大数据分析只关注到数据可视化中数据展示的效果，并以Demo和数据展示的效果来作为依据判断大数据建设的预期效果，忽略了数据采集、数据治理、数据存储和数据计算的重要性。

大数据建设现状：周期长（问题、协调……)2018Data Governance数据缺、散、乱数据不规整，存在数据缺失、散乱的情况数据多源异构业务系统众多，数据往往来自几十个不同品牌的业务系统元数据类型多样元数据类型多样,缺乏标准统一的元数据存储元数据频繁变更各主题业务系统间数据变更后无法快速进行数据统一缺乏业务词汇标准缺乏贴合行业的专业业务词汇标准数据不一致由于录入或其他问题造成的数据不一致情况数据治理：面临的挑战目录一. 大数据现状二. 大数据治理方案三. 大数据案例解析二. 大数据治理方案2.1 大数据整体架构2.2 大数据采集交换平台2.3 大数据处理平台2.4 大数据资产管理平台2.5 大数据交换平台2.6 大数据接口运维平台2.7 大数据分析挖掘平台2.8 大数据智能平台2.9 大数据决策平台大数据整体架构•数据湖是经过治理和整合的数据最佳存放环节•数据湖架构，实现数据治理与大数据应用开发的脱藕，可以支持应用的百花齐放•数据湖确保数据是用户的数据，不是应用开发商的数据•多个不同特色的应用开发，可以分别从数据湖获得各自需要的数据，大大加快应用开发的速度Bill Inmon（数据仓库之父）2015年：事先对数据归类建模的处理，可能对于大数据的各种离线分析有不足、需要演进，因此数据建模方式也需要演进。

多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用一、本文概述随着信息技术的飞速发展，感知数据的获取与处理已成为众多领域，如智能监控、自动驾驶、航空航天等的关键技术。

其中，多源异构感知数据融合技术更是成为了一个研究热点。

本文旨在探讨多源异构感知数据融合方法，以及其在目标定位跟踪中的应用。

本文将介绍多源异构感知数据的概念和特点，阐述数据融合的必要性和挑战。

在此基础上，我们将详细讨论多源异构感知数据融合的关键技术，包括数据预处理、特征提取、数据融合算法等。

这些技术是实现高效、准确数据融合的关键。

本文将重点探讨多源异构感知数据融合在目标定位跟踪中的应用。

我们将分析目标定位跟踪的基本原理和方法，以及多源异构感知数据融合如何提升目标定位跟踪的精度和鲁棒性。

我们还将讨论在实际应用中可能遇到的问题和挑战，并提出相应的解决方案。

本文将总结多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用现状，并展望未来的发展趋势。

我们希望通过本文的研究，能够为多源异构感知数据融合技术的发展和应用提供有益的参考和启示。

二、多源异构感知数据融合方法多源异构感知数据融合方法是指将来自不同感知设备、不同数据格式和不同类型的数据进行有效融合，以提高数据质量、增强信息的完整性和准确性，从而实现更精确的目标定位与跟踪。

需要对各个感知设备采集的数据进行预处理。

预处理包括数据清洗、去噪、标准化和归一化等操作，目的是消除数据中的冗余、错误和噪声，使数据更适合后续的融合处理。

接下来，对预处理后的数据进行特征提取。

特征提取的目的是从原始数据中提取出与目标定位跟踪相关的关键信息，如目标的形状、大小、颜色、纹理等。

对于不同类型的感知数据，需要采用相应的特征提取方法。

数据融合策略是多源异构感知数据融合方法的核心。

根据数据的特性和应用场景，可以选择不同的融合策略，如加权平均融合、卡尔曼滤波融合、基于机器学习的融合等。

加权平均融合适用于数据质量相近的情况，卡尔曼滤波融合适用于动态目标跟踪，而基于机器学习的融合则适用于复杂场景下的数据融合。

第41卷第2期2024年2月控制理论与应用Control Theory&ApplicationsV ol.41No.2Feb.2024面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法综述暴琳1,朱志宇1†,孙晓燕2,徐标3(1.江苏科技大学自动化学院,江苏镇江212100;2.中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州221116;3.汕头大学工学院,广东汕头515063)摘要:高效精准的个性化搜索、推荐等服务可为人们生产生活带来极大便利,而随着互联网技术的迅猛发展,面向多源异构数据的个性化搜索和推荐任务逐渐变得日趋复杂,也是当前大数据分析及个性化服务领域的研究热点和难点.个性化搜索和推荐算法广泛收集多源异构数据,获取用户偏好信息,利用各类机器学习、深度学习等技术,构建用户兴趣偏好模型,预测用户偏好,推荐满足用户个性化需求和偏好的项目或内容,提升用户的使用体验和网站平台的商业利益.本文介绍面向多源异构数据的个性化搜索问题的数学描述,综述面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法的相关研究工作,包括:传统个性化搜索和推荐算法、融合多源异构数据的个性化搜索和推荐算法以及动态个性化搜索和推荐算法等相关研究现状,整理了算法常用数据集、性能评价指标及评估体系,进一步阐明了目前面向多源异构数据的个性化搜索和推荐方法的实际应用场景及今后研究的发展方向,并讨论了存在的不足及所面临的严峻挑战,期望为相关领域的研究人员提供有益帮助.关键词:个性化搜索;多源异构数据;用户兴趣模型;深度学习引用格式:暴琳,朱志宇,孙晓燕,等.面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法综述.控制理论与应用,2024, 41(2):189–209DOI:10.7641/CTA.2023.20100Review on personalized search and recommendation algorithms formulti-source heterogeneous dataBAO Lin1,ZHU Zhi-yu1†,SUN Xiao-yan2,XU Biao3(1.College of Automation,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang Jiangsu212100,China;2.School of Information and Control Engineering,China University of Mining and Technology,Xuzhou Jiangsu221116,China;3.College of Engineering,Shantou University,Shantou Guangdong515063,China)Abstract:Efficient personalized search service can bring great convenience in the production and life.With the rapid development of Internet technology,personalized search and recommendation task tends to become increasingly complex and is a hot research topic in thefield of big data analysis.Personalized search and recommendation algorithms extensively collect user-generated content and obtain users’preference information.By using various machine learning,deep learning and other technologies,these algorithms build user interest preference models,predict users’behaviors,and recommend personalized items.It will improve users’experiences and commercial benefits.This paper introduces the description of the personalized search problem,and reviews the research work on the personalized search and recommendation algorithms for multi-source heterogeneous data.It includes traditional personalized search algorithms,personalized search algorithms with multi-source heterogeneous data and dynamic personalized search algorithms.It sortes out common data sets and evaluation indicators,and clarifies the practical application scenarios and development directions of the personalized search methods for multi-source heterogeneous data.It also discusses the deficiencies and challenges,which is expected to be helpful to researchers in relatedfields.Key words:personalized search;multi-source heterogeneous data;user interest model;deep learningCitation:BAO Lin,ZHU Zhiyu,SUN Xiaoyan,et al.Review on personalized search and recommendation algorithms for multi-source heterogeneous data.Control Theory&Applications,2024,41(2):189–209收稿日期:2022−02−08;录用日期:2023−03−30.†通信作者.E-mail:**************;Tel.:+86511-84401153.本文责任编委:张丽清.国家自然科学基金项目(61671222,61876184),广东省自然科学基金项目(2021A1515011709),广东省数字信号与图像处理技术重点实验室开放基金项目(2021GDDSIPL–06)资助.Supported by the National Natural Science Foundation of China(61671222,61876184),the National Natural Science Foundation of Guangdong Province(2021A1515011709)and the Open Foundation of the Key Laboratory of Digital Signal and Image Processing of Guangdong Province (2021GDDSIPL–06).190控制理论与应用第41卷1引言近年来,随着互联网、大数据等技术的迅猛发展,互联网规模和用户数量呈现急剧增长的态势[1–5].用户作为数据的主动创造者,在网络中进行各种各样的行为和活动,包括:浏览网页、观看时事新闻、接收内容推荐、购物、出行通讯、休闲娱乐等事务,聚集了大量的多源异构用户生成内容(usergenerated contents, UGCs),如:用户画像、用户评分、类别标签、用户行为、文本评论、图像、音频、视频、位置信息、社交知识等,用户之间形成了日益错综复杂的社交网络关联.同时,这些UGCs数据蕴含着丰富的用户偏好信息,具有数量巨大、来源与结构多样化、多模态、稀疏性、无序性、不完整性、动态演化及传播社会性等特点,成为典型的个性化搜索和推荐系统的大数据环境.此外,这些海量多源异构UGCs也是各类互联网平台和移动应用商家获取信息、提高业绩、提升用户满意度和服务质量的重要来源.然而,这些海量信息给用户带来新资讯的同时,也将湮没大量有用信息,增加了用户筛选、甄别、处理信息,并最终做出决策的难度,即带来了“信息过载”问题[6–10].个性化搜索和推荐算法作为一种重要的智能信息过滤手段和服务方式,帮助用户从海量信息中搜寻满足其潜在需求及兴趣偏好的项目或内容(如:商品、音乐、微博、新闻等).同时,利用算法精准确定目标受众,让一些有价值的信息能够触达潜在用户,有效缓解“信息过载”,提升用户的实际使用体验和电子商业平台的经济效益,更好地服务于国计民生,实现供需双赢[11–15].近年来,涌现出了许多电子商务、信息检索、新闻推送、音乐/视频点播等领域的商用个性化搜索和推荐系统,例如:为用户推荐商品的亚马逊、中国电子商务平台淘宝网、电影推荐平台豆瓣网、信息检索平台百度、文章推荐系统GroupLens等,通过将浏览者转化为购买者,增加交叉销售、建立客户忠诚度、增强用户粘性,成功实现经济效益转化.然而,在复杂环境下的个性化搜索和推荐任务中,由于各用户的生活习惯、文化背景等差异较大,且当用户无明确信息需求或搜索意图时,使用传统大范围、无差别的推荐方法,往往无法取得良好的推荐效果,难以满足个性化需求,同时无端耗费了用户获取有用信息的精力及专注力.如何在复杂海量多源异构用户生成数据环境中,深入挖掘用户兴趣偏好,及时跟踪用户偏好,期望通过具体方法自动搜寻情景、项目、用户三者之间的最佳匹配,实现高效而精准的个性化搜索和推荐,提高个性化服务综合质量,从而有效处理现实生产、生活中的工程实际问题.上述内容已成为当前人工智能领域的迫切需求、研究热点及目标.面向多源异构数据的个性化搜索和推荐系统将大数据处理、机器学习、深度学习等技术有机结合,新颖且富有挑战性,具有十分重要的理论研究价值和广阔的实际应用前景,受到学术界和工业界的广泛关注.本文主要介绍面向用户生成内容个性化搜索和推荐任务的相关背景知识,对于面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法及其相关应用研究进行全面综述.主要研究内容框图如图1所示.首先,需明确面向多源异构数据的个性化搜索和推荐任务解决问题的数学描述,理清求解思路和建模方法;其次,对于建模、求解过程中的子任务,依次设计合理的解决方案,如:多源异构数据的特征提取、融合多源异构数据、用户兴趣偏好模型构建等内容;然后,针对不同情况下的实际真实场景,提出高效的个性化搜索和推荐算法.在个性化搜索和推荐系统研究领域已存在许多研究工作,基本沿袭上述研究思路.本文对于面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法相关工作进行了全面而系统的综述,将从多视角、多方面分析、归纳、总结不同领域个性化搜索和推荐方法的关键技术、工程应用及实际效果.本文内容组织结构安排如下:第2节给出面向用户生成内容个性化搜索的数学描述;第3节阐述了个性化搜索和推荐算法的相关工作及研究现状;第4节展示了个性化搜索和推荐算法的常用数据集;第5节说明了算法的性能评价体系及评价指标;第6节讨论了个性化搜索和推荐系统的实际应用场景及未来研究发展方向;最后,第7节总结全文.2面向用户生成内容个性化搜索的数学描述面向UGCs的个性化搜索和推荐任务是在海量动态搜索空间中,深入挖掘多源异构用户生成数据,建立用户兴趣偏好模型,抽取用户偏好,帮助用户搜寻满足其潜在需求和个性化偏好的项目或内容,为用户推荐其感兴趣的个性化项目推荐列表.在个性化搜索过程中,用户需依据认知经验、兴趣偏好等,对于搜索对象进行定性分析、评价和决策,而该过程往往具有渐进性、主观性、模糊性、多样性、不确定性、不一致性、动态演化等复杂特性.因而,这类问题难以建立明确定义的数学模型及目标函数,且用户满意解的界定也是主观且因人而异的,其搜索结果和推荐效果完全由用户偏好主观决定.例如:对于同一任务(如:购买图书、搜索电影等),不同用户的需求和兴趣不同,同一用户不同时间段的需求和兴趣也可能不相同.另外,随着时间推移、环境迁移、信息量增加等多种因素影响,用户潜在需求和兴趣偏好逐渐清晰,甚至可能发生动态变化.因此,面向UGCs的个性化搜索和推荐问题本质上是一类复杂动态定性指标优化问题.面向多源异构UGCs个性化搜索任务的基本框图如图2所示.第2期暴琳等:面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法综述191㔃 Ⲵ⢩ ⢩ 䟿㺘⽪・㶽 Ⓚ Ⲵ⭘ 䏓 ⁑㘳㲁⭘ ㍒オ䰤 ⢩ Ⲵ Ґ䗷〻⭘ њ 䴰≲傡 Ⲵ ⸕䇶 㡚 ḷՈ ⁑Ҿ 䀓 Ⲵ⭘ 㹼Ѫ Ⲵ⢩ о⢩ 㺘⽪Ҿ 〟⾎㓿㖁㔌Ⲵ⭘ 䇴䇪 Ⲵ⢩ 䟿 㺘⽪Ҿ␡ 㖞 㖁㔌Ⲵ丣仁 Ⲵ⢩ ⢩ 㺘⽪Ҿ ⧟⾎㓿㖁㔌Ⲵ 䰤 Ⲵ⢩ о 䟿 㺘⽪Ҿ␡ ҐⲴ㶽 Ⓚ Ⲵ⢩ 䟿 㺘⽪Ҿ Ⓚ Ⲵ⭘ 䏓 ⁑图1面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法及其应用的研究内容框图Fig.1Diagram of personalized search and recommendation algorithms with multi-source heterogeneous data图2对于处理实际面向多源异构UGCs 个性化搜索任务的过程进行了详细展示,将图1概要性、静态性的说明以动态信息流转的方式呈现,更清晰地展现了个性化搜索和推荐过程中数据传导流向和问题求解过程.根据基本框图中各模块功能,面向多源异构UGCs 的个性化搜索任务可分为数据预处理模块、多源异构数据模块和个性化推荐模块.数据预处理模块主要收集互联网中产生的海量数据,并接收用户交互过程中产生的新的用户生成数据及新出现的项目,将这些信息进行初步的数据预处理.多源异构数据模块将上级模块输入的信息分门别类,进行相应的数据向量化表示,这里不同类型的数据处理方法不同,与后续构建的模型息息相关.个性化推荐模块将充分挖掘多源异构UGCs,构建基于多源异构数据的用户兴趣偏好模型,抽取用户偏好,设计面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法,预测用户未来可能的行为模式,并向用户推荐其可能感兴趣的项目或内容,生成项目推荐列表,提交给当前用户.若用户搜索到用户满意解,则交互式个性化搜索过程结束;否则,收集用户对于推荐结果的评价反馈,并进行效用评价.通过模型管理优化调整基于多源异构数据的用户兴趣偏好模型及相应的个性化搜索策略,进一步提高模型预测精度192控制理论与应用第41卷和推荐效果.这里,面向多源异构数据的个性化搜索和推荐问题的目标函数f u(x)定义如下:f u(x),s.t.u∈U,x∈X,(1)其中:U={u1,u2,···,u|U|}是用户集合,|U|表示用户数量;X={x1,x2,···,x|X|}是项目集合(可行解空间),通常X很大且稀疏,|X|表示项目数量,项目(解)x i含有n个决策变量,表示为x i=[x i1x i2···x in];用户u对于项目x的偏好程度为f u(x),其无法用具体数学函数精确量化表示,由用户u的认知经验和兴趣偏好决定,且在个性化搜索过程中可能发生动态变化.亴 ⨶⁑㺘ӂ㚄㖁 Ӕӂ⭏ 亩ⴞ 㦀 㺘Top/䶒 Ⓚ Ⲵњ ㍒ 㦀㇇⌅图2面向多源异构UGCs个性化搜索任务的基本框图Fig.2Diagram of personalized search task with multi-source heterogeneous UGCs个性化搜索算法和推荐算法将在可行域空间搜寻一组满足当前用户潜在需求且其可能感兴趣的项目推荐列表Top N,即N个具有较高f u(x)值的项目集合,进行有效的个性化项目推荐.因此,如何精准描述表达用户偏好的目标函数f u(x),辅助用户在复杂海量信息环境中尽快搜寻到用户满意解,是面向多源异构数据个性化搜索和推荐任务的重点及难点,也是目前人工智能领域亟待解决的难题.3个性化搜索和推荐算法相关工作广泛收集互联网中的用户生成内容和相关项目内容信息,如:用户画像、项目类别标签、项目内容属性、用户历史交互行为记录(包括点击、浏览、评分、收藏、申领优惠券等行为)、用户评论、时间上下文、地理位置、社交网络信息等,这些数据包含了大量的用户兴趣偏好信息.个性化搜索和推荐算法通过分析并深入挖掘含有用户需求及个性化偏好的UGCs信息,建立用户兴趣偏好模型,预测用户对于项目的潜在需求和兴趣偏好,帮助用户尽快搜寻其满意解,提供个性化服务.近年来,个性化推荐系统采用多种用户偏好提取技术、个性化推荐关键技术等,在一定程度上解决了个性化搜索和推荐的实际问题,展现出良好的搜索效率及推荐结果.从不同视角出发,对于个性化搜索和推荐算法的分类方法各有不同,主要包括:基本分类方法、采用各种机器学习技术的方法、利用不同类型用户生成内容的方法以及个性化动态搜索方法等.这些分类方式的分类结果互有重叠和交叉,从不同方面展现了个性化搜索和推荐算法丰富的多面性.这里总结了个性化搜索和推荐算法的分类方法的总体框架如图3所示.图3呈现了个性化搜索和推荐算法的分类方法及其相应的各种个性化搜索和推荐算法,本小节对于相关工作和算法的阐述与总结也将围绕图3展开.其中,基本分类方法将个性化搜索和推荐算法分为基于内容的推荐算法、协同过滤推荐技术和混合推荐算法,已有许多相关综述论文对于这类基本分类方式的内容进行了介绍.因此,本文将着重论述利用机器学习或深度学习的方法、深入挖掘用户生成内容,以及考虑个性化动态搜索过程的个性化搜索和推荐算法.第2期暴琳等:面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法综述193图3个性化搜索和推荐算法分类Fig.3Classification on personalized search and recommen-dation algorithms3.1个性化搜索和推荐算法在实现个性化搜索和推荐任务过程中,面向UGCs 构建用户兴趣偏好模型是核心.当前流行的建模方法包括:多层感知机(multilayer perceptron,MLP)[16–17]、因子分解机(factorization machine,FM)[18–19]、贝叶斯(Bayesian)模型[20–21]、自编码器(autoencoder)[22–23]、深度置信网络(deep belief networks,DBN)[24–25]、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)[26–27]、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)[28–29]、图神经网络(graph neural network,GNN)[30–31]等,这些模型都取得了较好的个性化推荐效果.另一方面,从合理利用数据的角度,个性化搜索和推荐算法可分为:考虑用户行为和用户评分、考虑用户隐式反馈信息、基于上下文信息、结合社交网络、融合多源异构数据等方法.上述分类方法是从建立模型和可用数据两方面进行归纳与总结.然而,这些构建用户兴趣模型的算法和利用用户生成内容的方法又是相辅相成、紧密联系的,因此,本节将对这些方法进行有机关联的综述.3.1.1考虑用户行为和用户评分的推荐算法早期推荐技术主要采用协同过滤推荐算法,通过相似性度量衡量不同用户或项目之间的相似性,实现个性化搜索和推荐任务.网络中大量存在的用户交互行为和用户评分数据包含了表达用户兴趣偏好的有用信息.Rendle等人[32]利用源于问题的贝叶斯,分析最大后验估计,提出了贝叶斯个性化排序模型,并给出了协同排序的通用框架及其贝叶斯解释.进一步, Rendle[18]联合支持向量机和因子分解模型,利用因子化参数模拟变量间的交互关系,在稀疏数据中获取交互信息,提出了FM模型.FM模型作为机器学习任务的通用学习框架,模拟任意特征之间的二阶交互,其公式如下:ˆy(x)=ϖ0+n∑i=1ϖi x i+n−1∑i=1n∑j=i+1ϖij x i x j,(2)其中:x i和x j分别表示两个不同的特征取值,n表示样本的特征数目,ϖ0是全局偏置,ϖi是样本权重,ϖij是样本特征组合的权重.后续许多个性化搜索和推荐算法都是基于因子分解机模型框架或者结合深度学习技术进行改进和扩展的.Song等人[33]在已训练全局RankNet模型基础上,通过信息丰富的实例连续训练适应用户特征的RankNet模型,并利用Kullback-Leibler散度、点击熵或启发式评估适应实例的有效性,提出了自适应深度RankNet模型,进行个性化搜索.Miao等人[34]通过局部平滑正则化探索无标签数据的多样结构,采用最小化基于序列集成学习框架的正则化惩罚成对损失目标,提出了半监督正则化推进排序算法.Zhuang等人[35]提出成对约束表示学习的协同排序框架,同时学习用户和项目的隐因子与成对排序损失.He等人[16]提出了神经协同过滤算法,构建双重神经网络模拟用户和项目间的双向交互模式,捕捉嵌入维度之间的高阶关联关系,应用于跨领域推荐.Fu等人[36]预先理解用户与项目的特征,提出了基于深度学习的协同过滤模型.Xue等人[37]考虑项目之间的非线性高阶关系,提出基于项目的深度协同过滤Top N推荐算法.于亚新等人[38]综合考虑用户行为发生时间、活动内容、活动区域等信息,利用潜在狄利克雷配置(latent Dirich-let allocation,LDA)技术建立活动–服务主题模型,提出基于耦合和距离的矩阵分解算法.Lian等人[39]设计端到端的学习工作流,采用多种精馏策略,较好地保留了用户–项目的相关性得分和相对排序,进一步提高表示质量,提出轻量级推荐系统LightRec,具备快速在线推理和经济性内存消耗.田震等人[40]在广义矩阵分解模型的基础上引入隐藏层,利用深层神经网络学习用户和物品之间的高阶交互关系,提出深度矩阵分解推荐算法.Sun等人[41]结合双曲空间和图卷积神经194控制理论与应用第41卷网络,通过边缘排序损失函数进行学习,提出双曲图卷积网络协同过滤.Sun等人[42]提出了场矩阵因子分解机,建模领域信息,并支持修剪交叉项和嵌入向量的特定字段变量维度作为软剪枝,有效提升模型的预测性能和推荐能力.这些个性化搜索和推荐算法计算框架简单,大量使用用户–评分数据,模型训练依赖这些用户生成数据,通常需要更多时间构建并训练模型.然而,在实际应用场景中,由于互联网用户和项目数量、规模很大,用户显式反馈数据量相对较少,有时甚至无法有效获取用户偏好信息.因而,考虑用户行为和用户评分的推荐算法面对高稀疏用户评分数据时,存在数据缺失、稀疏性、冷启动等问题,将严重影响模型的预测性能、搜索质量及推荐效果,导致个性化搜索和推荐算法的综合性能表现不佳.3.1.2考虑用户隐式反馈信息的推荐方法复杂互联网环境下的用户生成内容,包含许多具有明确意图的用户显式评价(如:评分)和大量真实意思表示的用户隐式反馈(如:搜索关键词、浏览、点赞、收藏、分享、观看生活秀、使用优惠卷、购买、评论等行为),这些数据从不同侧面显式或隐式表达了用户个性化兴趣偏好.其中,显式评分方式需要用户对于项目做出明确评价,实现简单、获取直接,明确表达了用户兴趣偏好的选择倾向,但该过程容易引起用户心理疲劳和评价负担,数据收集较为困难,因而其数据稀疏、包含的可用信息有限.隐式反馈数据隐含表达了用户的兴趣偏好,具备获取来源灵活、收集成本低、数据规模大,以及应用场景广泛等优点.若能够充分利用UGCs中的海量用户隐式偏好信息,无疑将对于用户显式偏好信息不充足、数据稀疏性等问题产生积极影响,有益于精准获取用户偏好,保障个性化搜索和推荐过程的顺利推进.考虑用户隐式反馈数据,针对不同用户行为模式,通过辅助判定产生用户对于项目的偏好评定.Kassak 等人[43]利用显式反馈和隐式反馈(如:浏览时间),建立用户兴趣偏好模型.Qiu等人[20]提出贝叶斯个性化排序算法,处理异构隐式反馈信息,增强推荐系统的性能.Zhou等人[44]设计局部激活单元,提出了深度兴趣网络,能够根据历史行为数据自适应地学习用户兴趣表示,应用于Alibaba集团在线展示广告系统.Liu等人[21]考虑隐式偏好数据的不确定性和推荐结果的多样性,提出了基于贝叶斯Mallows模型的个性化推荐算法.Lee等人[45]采用用户对于未评分项目的预偏好概念,识别出用户未评分但可能不感兴趣的项目,选择性地归为低价值项目,并注入用户–项目矩阵中,提出l-注入协同过滤框架,解决推荐系统稀疏性问题.薛峰等人[46]采用深度神经网络建模用户与物品之间的关系,并利用注意力机制,计算在建模用户隐式反馈时历史交互物品的权重,提出基于深度神经网络和加权隐反馈的个性化推荐算法.司亚利等人[47]利用用户签到的活跃度,给出用户不活跃和活跃的隶属度计算方法,并结合时间因素幂律函数和高斯核密度估计,计算用户活跃特征的概率值,提出基于用户签到活跃度特征和时空概率模型的自适应兴趣点推荐方法. Askari等人[22]集成两个变分自编码器,提出了联合变分自编码器,共同学习用户表示和项目表示,重构并预测用户偏好,进行基于隐式反馈的Top N推荐.这些研究成果提供了许多有价值的参考.然而,由于用户可能存在误操作或为赢得奖励而进行转发等行为,而这些隐式反馈信息不能准确反映实际用户偏好.因此,在实际应用过程中,个性化推荐算法对于用户隐式反馈数据质量有一定要求,需检验数据的可靠性. 3.1.3基于上下文信息的推荐模型网络中实体的上下文信息通常用于描述用户或项目的状态,用户兴趣偏好与上下文信息紧密相关.考虑上下文信息,利用深度学习技术面向用户开展个性化搜索和项目推荐.Kim等人[48]整合CNN和概率矩阵分解,捕捉文档的上下文信息,利用积极和消极偏好,提出了鲁棒的文档上下文感知混合模型,称为卷积矩阵分解.Yang等人[49]结合协同过滤和半监督学习,通过连接相邻用户和兴趣点联合学习用户偏好与上下文嵌入,提出通用基于深度神经网络的半监督学习框架,缓解数据稀疏问题.Du等人[50]结合场景特定学习和模型无关的序列元学习,统一到场景特定的顺序元学习框架,通过聚合来自各种预测任务的上下文信息,生成元学习器通用初始模型,利用学习知识有效地适应特定任务,缓解在线推荐过程中的冷启动问题.赖奕安等人[51]建模用户参与活动记录和活动相关上下文信息,利用多关系贝叶斯个性化排序方法学习协同上下文关系,提出基于协同上下文关系学习的同城活动推荐算法.Yang等人[52]基于剩余资源/时间和不同用户情境中奖励分布估计分配探索资源,充分利用上下文特征信息,提出了分层自适应上下文匪徒方法,搜寻最佳个性化推荐结果.Fu等人[53]建立图神经网络,模拟社交关系和协同关系,提出面向社交推荐的双边深度上下文感知调制模型,在高阶关系基础上捕捉朋友信息与项目吸引力.然而,这类方法在项目类别或领域层次上抽取用户偏好,粒度较大,还有进一步提升的空间,进而获得精准推荐结果.此外,在实际运行过程中,深度学习和矩阵分解的单独训练过程较耗时,需考虑合适的组合形式及训练方式,且其实际效果不易整体把握.3.1.4结合社交网络的推荐方法结合社交网络信息的推荐方法具有可靠性高、转。

多源异构数据融合与管理技术研究在当今的数字化时代，数据已经成为企业和机构中最重要的资产之一。

这些数据来自不同的数据源和类型，这些数据源通常是异构的。

这就需要对这些多源异构的数据进行融合和管理，从而提高数据的价值和有效性。

多源异构数据融合与管理技术，成为当前数据管理领域中的重要研究方向。

一、多源异构数据的概念与分类多源异构数据是指来自不同来源、类型和格式的数据，它们之间存在着数据差异和数据质量差异。

多源异构数据一般可以分为结构化数据和非结构化数据两大类。

1.结构化数据结构化数据一般指已经规范化和标准化的数据，其中每个数据元素都能够被确定的标识和分配。

结构化数据可以使用数据库存储，并能够使用SQL等数据库语言进行检索和操作。

2.非结构化数据非结构化数据是指没有预先定义好的数据格式和结构的数据，比如文本、图像、音频、视频等，这些数据需要进行处理和分析才能得到有意义的信息。

二、多源异构数据的融合技术多源异构数据的融合技术包括数据集成和数据合并两个方面。

1.数据集成数据集成是指将来自不同数据源的数据进行整合、修正、转换和清洗，从而形成一个统一的数据集，方便用户进行查询和分析。

数据集成有两种常见的技术方式：（1）传统方式：需要先对数据源进行分析和整理，再使用ETL工具进行导入和转换。

但这种方式需要额外的人力和资源进行处理。

（2）实时方式：通过数据中间件技术将来自不同数据源的数据进行整合，这样可以实现实时数据的更新和查询，同时也减少了数据处理的负担。

2.数据合并数据合并是指将来自多个数据源的数据并列进行比较和分析，从而得到数据的相关性和差异性，进而形成更为精确和全面的数据信息。

数据合并采用的方法有：（1）数据聚合：将来自不同数据源的数据进行统计和汇总，以得到更加全面和精确的数据结果。

（2）数据关联：将不同数据源中的数据进行关联和对比，以得到数据之间的相关性和差异性。

三、多源异构数据的管理技术多源异构数据的管理技术包括数据标准化和数据质量控制两个方面。

多源异构数据驱动的复杂场景智能解译下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

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面向多源异构数据的知识融合技术研究随着互联网的发展和数据技术的不断进步，我们面对着越来越多的数据源和数据类型。

如何有效地将这些数据整合起来，形成综合的知识库，成为了一项重要的研究课题。

这就是所谓的“面向多源异构数据的知识融合技术”。

一、多源异构数据的挑战在现实生活中，我们会发现，数据来源十分丰富多样，包括但不限于企业内部的各种系统、社交媒体、新闻网站、论坛等。

这些数据有着各自不同的特点，难以简单地进行比较和融合。

表格数据和文本数据、结构化数据和非结构化数据之间，存在着天然的差异。

同样，不同的数据源可能会存在着命名规则、单位等方面的差异，如何重构这些数据，形成统一格式的知识库，成为了多源异构数据技术的挑战。

二、数据融合的技术思路面对这样的挑战，我们需要借助各种数据融合的技术手段，将这些数据进行融合，提取其特征和规律，真正实现知识的重构。

一般来说，数据融合的过程可以分成以下几个阶段。

1.数据清洗对于数据清洗，其主要目的是为了去除数据中的噪音和异常。

我们可以通过各种统计分析方法或是数据挖掘技术，找出数据中的异常值和错误值，尽可能地将数据清理干净。

这样的预处理过程对后续的数据分析和建模非常关键。

2.数据集成数据集成包括了多个方面，如如何对不同的数据源进行分类、如何进行归一化操作、如何处理存在缺失数据的情况等。

在数据集成的过程中，常自使用基于XML、JSON等格式的数据，对不同的数据进行统一化操作。

3.数据转换数据转换是将不同的数据源中的数据结构进行转化，形成标准的数据格式。

对于不同的数据类型，我们可以使用不同的技术手段对其进行转换，如将文本数据转换为表格数据，将时间序列数据转换为矩阵数据等。

4.数据关联在数据关联的过程中，我们需要将不同的数据源中相关的数据进行匹配，形成关联规则。

这个过程中，常常采用数据挖掘技术，分析不同数据之间的相似性和关联性，得到相关关系和规律。

三、数据融合的应用场景面向多源异构数据的知识融合技术，其应用场景也十分广泛。